Кто сказал, что нужен опыт? Мы ценим твой потенциал! Мы — российская аккредитованная ИТ-компания, обладатель премии «Работодатель года» по версии Habr. C 2007 года разрабатываем цифровые решения для b2b-клиентов. Мы работаем с топовыми российскими и иностранными компаниями и знаем, какие специалисты востребованы на рынке. Наша принципиальная позиция - самостоятельная подготовка специалистов в штат, с чем мы прекрасно справляемся, благодаря собственной программе обучения. Ежегодно мы обучаем 900+ человек, лучшие стажеры после обучения получают первую работу в IT. 75% стажеров с первого раза проходят интервью на проекты. Поэтому приглашаем вас на обучение Дата инженер с последующим трудоустройством.
Из чего состоит программа обучения?
— онлайн-интенсив 1 месяц;
— вы изучаете теорию и отрабатываете ее с помощью практических заданий;
— обучение на онлайн-интенсиве можно совмещать с работой.
Требования к кандидатам:
— законченное высшее или среднее специальное профильное образование;
— готовность пройти стажировку в компании ASTON.
После успешного окончания онлайн-интенсива обучающийся автоматически зачисляется на стажировку в Лабораторию ASTON.
Условия стажировки:
— обучение 3-4 месяца 5 дней в неделю с 9:00 до 18:00 с перерывом на обед;
— изучение теории с еженедельными проверками изученного материала;
— практика на учебных проектах под руководством опытного технического руководителя;
— подготовка к собеседованию и самопрезентации;
— для кандидатов, где есть наш офис - обязательно посещение офиса;
— кандидаты из городов, где нет нашего офиса, могут пройти обучение удаленно;
— после старта на коммерческом проекте формат работы: гибридный в офисе ASTON до момента перехода на уровень М2 (3 дня/2 дня удаленно) / полное посещение офиса заказчика;
— после старта на коммерческом проекте желательна готовность к командировке в Санкт-Петербург или Москву.
Что мы предлагаем?
— платим стипендию;
— официально устраиваем на работу;
— даем доступ к корпоративной программе обучения;
— после выхода на проект регулярно пересматриваем и повышаем зарплату;
— гарантированный финансовый бонус при старте на коммерческом проекте;
— обеспечиваем классические IT-плюшки: офис в центре города, корпоративные ивенты, частичная компенсация стоимости спортивных абонементов.
Обучать и развивать ML-модели, направленные на повышение доверия и безопасности миллионов пользователей на площадке; Реализовывать полный жизненный цикл ML-проектов: от глубокого анализа данных и поиска гипотез до запуска решений в production и их мониторинга;
Разработка и внедрение ML-моделей прогнозирования спроса (временные ряды + градиентный бустинг + нейросети) на уровне SKU; Автоматизация пайплайнов ретрайна и мониторинга качества прогнозов в продакшене (MLflow, Airflow, Docker);
Задачи:
— разработка и обучение ML-моделей, систем инференса, численных вычислений, оптимизация производительности и программирование на Python;
— создание, решение, проверка и валидация сложных задач в области ML Engineering;
— реализация или модификация ML-модели;
— создание воспроизводимого процесса обучения или инференса;
— оптимизация использования памяти или производительности;
— поиск и исправление численных или системных ошибок;
— проверка соответствия реализации требованиям по корректности и производительности;
— разработка и проверка ML-моделей, training pipelines, inference-систем и вспомогательной инфраструктуры;
— реализация компонентов моделей, data pipelines, систем оценки и численных методов;
— создание воспроизводимых программных процессов с использованием Python и инструментов командной строки.
Требования:
— степень магистра или PhD;
— опыт использования coding agents с Python в рабочем процессе;
— уровень английского языка C1.
Условия:
— 15 часов в неделю;
— оплата $80–$150 в час;
— полностью удалённая работа с гибким графиком, специалист самостоятельно выбирает дни и часы работы, включая выходные при желании.
Задачи:
— Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач.
— Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов.
Требования:
— Опыт работы Data Scientist от 2 лет.
— Уверенный Python.
— Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
В МТС Банке открыта вакансия руководителя направления качества данных с возможностью работать удалённо или в гибридном формате из Москвы. В обязанности входит создание и развитие процессов управления качеством данных, формирование требований к качеству с учётом бизнес-важности и регуляторных норм, интеграция этих требований в производственные процессы, а также разработка рекомендаций по улучшению систем и процессов для повышения качества данных. Также необходимо разрабатывать метрики для мониторинга качества, совершенствовать инструменты качества данных, развивать систему инцидент-менеджмента и организовывать обучение команд для повышения культуры работы с данными. Кандидат должен обладать знаниями современных практик качества данных, разбираться в методологиях DAMA, DCAM или аналогичных, иметь опыт внедрения практик управления данными и понимание жизненного цикла данных. Наличие сертификатов по управлению данными, опыт работы в банковской сфере и внедрения AI-инициатив будут преимуществом.
Компания Tufin, работающая в сфере кибербезопасности и специализирующаяся на автоматизации управления политиками безопасности и сетевой инфраструктурой, ищет старшего специалиста по анализу данных. В рамках этой роли кандидат будет заниматься разработкой и внедрением моделей машинного обучения для улучшения продуктов компании, анализом больших объемов данных и созданием аналитических инструментов. Требуется опыт работы с современными технологиями обработки данных и алгоритмами машинного обучения, а также умение работать в команде и решать сложные технические задачи. Место работы — Тель-Авив, Израиль.
Задачи:
— Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач.
— Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов.
Требования:
— Опыт работы Data Scientist от 2 лет.
— Уверенный Python.
— Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
Компания Mira, специализирующаяся на улучшении гормонального здоровья с помощью технологий искусственного интеллекта, ищет основного продуктового дата-сайентиста для удалённой работы в рамках договора с подрядчиком в пределах ЕС. В обязанности входит разработка и внедрение аналитических моделей, направленных на отслеживание и понимание гормональных изменений на разных этапах жизни пользователей. Кандидат должен обладать глубокими знаниями в области анализа данных и машинного обучения, а также опытом работы с продуктами, связанными с биомедицинскими данными. Работа предполагает тесное взаимодействие с командой разработки и продукт-менеджерами для создания инновационных решений в сфере здоровья.
Проектирование и развитие процессов сбора, загрузки, преобразования и передачи данных (ETL/ELT). Разработка и сопровождение пайплайнов обработки больших объемов данных.
Задачи:
– Разрабатывать и дорабатывать ETL-процессы в Airflow
– Подключать новые источники данных
– Создавать и дорабатывать витрины
– Оптимизировать SQL-запросы в GreenPlum и PostgreSQL
– Работать с большими объемами данных
– Развивать процессы контроля качества данных
Требования:
– От 1 года опыта работы с данными
– Отличное знание SQL: JOIN, оконные функции, процедуры
– Умение профилировать и оптимизировать запросы, понимать план выполнения
– Понимание принципов работы реляционных БД и архитектуры DWH: ODS, DDS, DM
– Практический опыт работы с Airflow и ETL-процессами
– Python на базовом уровне
– Знание Linux и умение работать с командной строкой
– Опыт работы с Git
– Понимание принципов работы Docker
Обязанности:
• Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач.
• Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов.
Требования:
• Опыт работы Data Scientist от 2 лет.
• Уверенный Python.
• Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
Задача: изучать исторические торговые данные для двух связанных инструментов. Создать модель, которая предсказывает индикаторы движения цены одного из них по информации об ордербуке, сделках и дополнительным данным. Работа с реальными биржевыми данными.
Когда: 11 сентября — 15 ноября
Призовой фонд: $13,600
Победители получат денежные призы, приглашение на собеседование в Wunder Fund, а также интеллектуальное удовлетворение. Wunder Fund занимается высокочастотным трейдингом с 2014 года, с дневным оборотом более $10 млрд.